数据立方体的基本计算

数据立方体计算是数据仓库实现的一项基本任务。这里介绍几种计算方法

1.多路数组聚集计算法（multiway）（计算完全方体）

（1）把数组划分成块，块是一个子立方体，它足够小可以放入立方体计算时所需的内存即可。

（2）通过访问立方体单元（即获取立方体单元的值）来计算聚集。

例：一个空间立方体（我上篇所用的那个），我们要计算它，将它划分成很小的基于内存的块。我们将其化为64块（a0b0c0(1),a1b0c0(2)...a3b3c3(64)）这样我们首先计算基本方体（包含abc的所有方体，然后计算2-D方体，1-D方体，0-D（顶点）方体）

2.BUC从顶点方体向下计算冰上立方体（计算稀疏冰山立方体）

1.首先扫面整个输入，计算整个度量

2.针对方体的每一维进行划分

3.针对每一个划分，对他进行聚集，为该划分创建一个元组并得到该元组的计数。判断其分组基数是否满足最小支持度。

4.满足输出该划分的聚集元组并在该划分下对下一维进行递归调用。否则剪枝。

3.动态星型结构计算冰山立方体（star-cubing）

它是一种集成自顶向下和自底向上的立方体计算方法

如图以ABD为根的子树中的所有方体都包含维AB，我们把子树中所有方体都包含的维成为共享维。

接下来我们构建方体树，树的每一层代表一个维，每个节点代表一个属性值。构建方体树和共享维是为了方便剪枝

如果单个维Ａ的属性值Ｐ上的聚集不满足最小支持度，则将该节点用×替换，从而进一步压缩方体树。我们称属性Ａ中的节点Ｐ为星界定啊，使用星节点压缩的方体树称为星树。

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